(57)【要約】【課題】低コストで自動的に且つ均質な三次元構造物の形状を生成する。【解決手段】高さ情報を含む三次元座標を持つ複数の点群から三次元構造物形状を自動生成する三次元構造物形状の自動生成装置において、三次元を形成する複数の点間の距離、又は複数の点間の二次元距離と高低差から、所定の閾値以内にある点を集めることにより点群グループを構成する手段と、前記点群グループについて、点群の高さ情報ｚ（ｚ>０）、及び所定の関数を用いて前記点群との誤差が最小となる関数の係数値を抽出する手段と、前記係数値から三次元構造物の形状を生成する手段とを有し、前記係数値から三次元構造物の形状を生成する手段は、一次以上の冪級数関数又は初等関数の一次結合関数における１つ以上の係数値を最小二乗法により算出し、前記係数値の大小関係を用いて、三次元構造物の屋根形状を生成することにより、上記課題を解決する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
高さ情報を含む三次元座標を持つ複数の点群から三次元構造物形状を自動生成する三次元構造物形状の自動生成装置において、
三次元を形成する複数の点間の距離、又は複数の点間の二次元距離と高低差から、所定の閾値以内にある点を集めることにより点群グループを構成する手段と、
前記点群グループについて、点群の高さ情報ｚ（ｚ>０）、及び所定の関数を用いて前記点群との誤差が最小となる関数の係数値を抽出する手段と、
前記係数値から三次元構造物の形状を生成する手段と、を有し、
前記係数値から三次元構造物の形状を生成する手段は、一次以上の冪級数関数又は初等関数の一次結合関数における１つ以上の係数値を最小二乗法により算出し、前記係数値の大小関係を用いて、三次元構造物の屋根形状を生成することを特徴とする三次元構造物形状の自動生成装置。
【請求項２】
前記係数値から三次元構造物の形状を生成する手段は、
前記点群グループ毎の点群から高位にある点を複数抽出し、前記高位にある点からの誤差が最小となる直線又は曲線を求め、前記直線又は前記曲線を屋根の稜線として屋根形状を生成することを特徴とする請求項１記載の三次元構造物形状の自動生成装置。
【請求項３】
高さ情報を含む三次元座標を持つ複数の点群から三次元構造物形状を自動生成する三次元構造物形状の自動生成方法において、
三次元を形成する複数の点間の距離又は複数の点間の二次元距離と高低差から、所定の閾値以内にある点を集めることにより点群グループを構成するステップと、
前記点群グループについて、点群の高さ情報ｚ（ｚ>０）、及び所定の関数を用いて前記点群との誤差が最小となる関数の係数値を抽出するステップと、
前記係数値から三次元構造物の形状を生成するステップと、を有し、
前記係数値から三次元構造物の形状を生成するステップは、一次以上の冪級数関数又は初等関数の一次結合関数における１つ以上の係数値を最小二乗法により算出し、前記係数値の大小関係を用いて、三次元構造物の屋根形状を生成することを特徴とする三次元構造物形状の自動生成方法。
【請求項４】
前記係数値から三次元構造物の形状を生成するステップは、
前記点群グループ毎の点群から高位にある点を複数抽出し、前記高位にある点からの誤差が最小となる直線又は曲線を求め、前記直線又は前記曲線を屋根の稜線として屋根形状を生成することを特徴とする請求項３記載の三次元構造物形状の自動生成方法。
【請求項５】
高さ情報を含む三次元座標を持つ複数の点群から三次元構造物形状の自動生成をコンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、
三次元を形成する複数の点間の距離又は複数の点間の二次元距離と高低差から、所定の閾値以内にある点を集めることにより点群グループを構成する処理と、
前記点群グループについて、点群の高さ情報ｚ（ｚ>０）、及び所定の関数を用いて前記点群との誤差が最小となる関数の係数値を抽出する処理と、
前記係数値から三次元構造物の形状を生成する処理と、を有し、
前記係数値から三次元構造物の形状を生成する処理は、一次以上の冪級数関数又は初等関数の一次結合関数における１つ以上の係数値を最小二乗法により算出し、前記係数値の大小関係を用いて、三次元構造物の屋根形状を生成するようコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項６】
前記係数値から三次元構造物の形状を生成する処理は、
前記点群グループ毎の点群から高位にある点を複数抽出し、前記高位にある点からの誤差が最小となる直線又は曲線を求め、前記直線又は前記曲線を屋根の稜線として屋根形状を生成することを特徴とする請求項５記載のプログラム。
【請求項７】
請求項５又は６記載のプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、上空から航空機等で地上に向けてレーザーを照射して地形、建物等の標高値を抽出する装置（レーザープロファイラ）等で得られた三次元座標の点群情報を用いて、三次元地図の構成要素である地形や建物等、三次元構造物の形状を自動的に生成するための三次元構造物形状の自動生成装置、自動生成方法、そのプログラム、及びそのプログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の著しい情報技術（ＩＴ）の発展により、従来の紙ベースの二次元地図から二次元電子地図へ、更にはカーナビゲーションシステムやコンピュータを利用した地理検索システム等広範な分野をターゲットに三次元電子地図の構築が進められつつある。
【０００３】
三次元電子地図の構築には、その構成要素である地形、建物等の高さ情報が必要である。この情報を容易に得る手段として、航空機から地上に向けてレーザーを照射し、地上から反射し戻ってくるレーザーの時間差から高さ情報を得る、レーザープロファイラ装置が開発され利用されている。
【０００４】
レーザープロファイラ装置で得られる情報は、高さ情報を持つ三次元の膨大な点群データで構成され、このデータから三次元電子地図を構築するためには、地形及び三次元構造物の外枠形状、屋上形状、更には屋根形状等の三次元形状を抽出する必要がある。
【０００５】
従来、前記点群データから地形や三次元構造物の形状を抽出するためには、点群データの高さ情報からコンピュータ上で視認によって、地形や建物等の三次元構造物の形状を抽出し確定する方法や、点群データの高さ情報と、衛星から地上を撮影した衛星写真とを併用して、それらをコンピュータ上で比較、視認することによって、地形や建物等の三次元構造物の形状を抽出し確定する方法、更には前記方法で抽出した三次元構造物の形状をコンピュータ上で整形、編集して図面を確定する方法等が用いられている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の方法では、人手による作業が多分に発生するため、作業者の技術、経験等によって抽出し、確定した三次元構造物の形状の質にばらつきが生じる。
【０００７】
また、従来の方法を用いて広範な地域で膨大な三次元構造物を有する都市三次元地図を構築するには、莫大な人手とコストが必要となる。例えば、東京都２３区について言えば、現在数百万棟の三次元構造物が存在しており、従来の方法で全ての三次元構造物の形状を生成するには、１人あたり５０（構造物／日）としても２００年以上を要する。したがって、更に広範な地域、例えば、日本全国の都市、又は全世界の都市全てについて従来の三次元構造物の構築法を適用することは実質的に困難である。
【０００８】
本発明は、上述した従来技術の問題を解決する、改良された三次元構造物形状の自動生成装置、自動生成方法、そのプログラム、及びそのプログラムを記録した記録媒体を提供することを総括的な目的とする。
【０００９】
本発明の詳細な目的は、自動的に低コストで均質な三次元構造物形状の自動生成装置、自動生成方法、そのプログラム、及びそのプログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この目的を達成するため、所定の関数の係数値による三次元構造物の生成という観点から、三次元を形成する複数の点間の距離、又は複数の点間の二次元距離と高低差から、所定の閾値以内にある点を集めることにより点群グループを構成する手段と、前記点群グループについて、点群の高さ情報ｚ（ｚ>０）、及び所定の関数を用いて前記点群との誤差が最小となる関数の係数値を抽出する手段と、前記係数値から三次元構造物の形状を生成する手段とを備え、また前記係数値から三次元構造物の形状を生成する手段について、一次以上の冪級数関数又は初等関数の一次結合関数における１つ以上の係数値を最小二乗法により算出し、前記係数値の大小関係を用いて、三次元構造物の屋根形状を生成するように構成することができる。これにより、人手によることなく、自動的に且つ均質な三次元構造物の屋根形状を生成することができる。
【００１１】
また、前記係数値から三次元構造物の形状を生成する手段について、前記点群グループ毎の点群から高位にある点を複数抽出し、前記高位にある点からの誤差が最小となる直線又は曲線を求め、前記直線又は前記曲線を屋根の稜線として屋根形状を生成するように構成することができる。これにより、人手によることなく、自動的に且つ均質な三次元構造物の稜線を含む屋根形状を生成することができる。
【００１２】
また、上述した三次元構造物形状の自動生成装置と同様の作用効果を奏する自動生成方法、及び、三次元構造物形状の自動生成を行うための処理をコンピュータに実行させるためのプログラムによっても実施し得ることができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、人手によることなく、低コストで自動的に且つ均質な三次元構造物の形状を生成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明は、レーザープロファイラ等から取得した点群データを用いて、その要素である任意の点間の三次元距離、又は二次元距離と高低差から、所定の閾値以内にある点を集めることにより点群グループを構成し、更にその点群グループ夫々について、予め用意された１つ以上の多角形を用いて、グループ内の点群を全て囲み、且つ囲んだ多角形の面積が最小となるような向きを定め、その最小面積を測定する。上述した測定内容を予め用意された全ての多角形に対して行い、その中で最小の面積となる多角形を用いることにより、三次元構造物の外枠形状又は屋上形状を生成する。
【００１５】
なお、上述の任意の点間の三次元距離とは、縦、横、高さを持つ三次元の座標軸で構成された空間内での任意の点間の距離を表し、二次元距離とは縦、横座標で構成される二次元の平面とした場合の距離を表す。
【００１６】
また、本発明における屋上形状とは、点群グループのうち高位に存在する点群グループにより生成される多角形であり、生成する方法に関しては外枠形状と同一である。
【００１７】
上述した最小面積となる多角形を求める方法において、点群データ又は多角形を回転させて最小の面積となる多角形を求める方法と、二次元電子地図を用いて、建物形状の向き（方向ベクトル）を決定し、その向きに合うように多角形の一辺を固定して、最小の面積となる多角形を求める方法がある。なお、方向ベクトルとは、二次元電子地図等の建物形状の配置から、その主たる方向（南向き、道路に面した方向等）を抽出し、ベクトル化したものである。
【００１８】
また、上述にて生成された三次元構造物の外枠形状又は屋根形状と二次元電子地図の建物形状を比較することにより、外枠形状又は屋上形状が二次元電子地図の建物形状からはみ出している部分を削除するか、又は二次元電子地図の建物形状に収まるよう整形することにより、高精度の三次元構造物を生成することができる。
【００１９】
一方、屋根形状の生成については、まず、点群グループ各点の高さ座標をｚ（ｚ>０）とした場合、グループ点群夫々についてｚ＝ｆ（ｘ，ｙ）なる一次以上の冪級数関数、又は初等関数の一次結合関数における１つ以上の係数値を最小二乗法により求め、抽出された複数の係数値の大小関係から三次元構造物の屋根形状を生成する。
【００２０】
なお、屋根形状については、前記点群グループのうち高位にある点を複数抽出し、それらの点から最短距離にある直線（又は曲線）を最小二乗法により算出し、前記直線（又は曲線）を屋根の稜線とすることで、稜線を含む屋根形状を生成することができる。
【００２１】
以下、本発明の実地例を図面に基づいて説明する。
【００２２】
図１は、本発明における三次元構造物形状の自動生成装置のハードウェア構成例の図である。
【００２３】
図１において、三次元構造物形状の自動生成装置全体を統括的に制御するプログラムされた主制御部１０（制御手段、以下ＣＰＵと略称する）に、記憶装置２０が接続されている。ＣＰＵ１０には、入力制御部３０を介してキーボードやマウス等のポインティングデバイスからなる入力装置４０、実行指示画面表示、出力結果表示等のモニタに用いる表示装置５０、及び生成された三次元構造物を出力する出力装置６０が接続されている。
【００２４】
ＣＰＵ１０は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、三次元構造物を生成するための処理手順を規定したプログラム、及び所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラム等により、点群グループを構成する処理、グループ内の点群を囲み且つ最小面積と有する多角形を抽出する処理、及び最小面積を有する多角形から三次元構造物の外枠形状又は屋上形状を生成する処理等を実現している。記憶装置２０は、ハードディスクやフレキシブルディスク、或いは光ディスク等のストレージ手段であり、点群データ２１、多角形データ２２、閾値データ２３、関数データ２４、二次元電子地図データ２５、屋根データ２６が格納されている。
【００２５】
図１におけるハードウェア構成に基づいて、三次元構造物形状の自動生成手順を説明する。
【００２６】
図２は、点群データから三次元構造物の外枠形状及び屋上形状を自動的に生成するアルゴリズムを示す流れ図の一例である。
【００２７】
図２において、ＣＰＵ１０は、入力装置４０から実行指示を受けると、最初に、記憶装置２０からレーザープロファイラ等から取得した点群データ２１を読み込む（Ｓ２０１）。通常、この点群データは１平方キロメートルあたり、数十万点の三次元座標で表される。次に、入力した点群全てについて、少なくとも３つの点における三次元距離、又は二次元距離と高低差を求め、それらの値を記憶装置２０内に存在する閾値データ２３の閾値θ１と比較し、閾値θ１以内にある点を集めることによってグループに分割する（Ｓ２０２）。Ｓ２０２のステップ後、グループ化される点群が存在するかを判定し（Ｓ２０３）、グループ化される点群が存在しない場合は（Ｓ２０３にて、ＮＯ）、ＣＰＵ１０は、処理を終了し結果を表示装置５０に出力する。Ｓ２０３において、少なくとも１つのグループが存在した場合は（Ｓ２０３にて、ＹＥＳ）、その点群グループについて、グループ内の点群全てを囲む最小面積の多角形を抽出する（Ｓ２０４）。ここで利用する凹凸多角形は、予め基本形状を設定したものが記憶装置２０内に多角形データ２２として蓄積されており、例えば、凸多角形であれば矩形、菱形、正八角形等であり、凹多角形であればＬ字型、コの字型、Ｔ字型、十字型等である。ＣＰＵ１０は、Ｓ２０４にて、１つ以上ある点群グループのグループ毎に各種凹凸多角形を割当てることにより、三次元構造物の外枠形状及び屋上形状を決定する（Ｓ２０５）。
【００２８】
なお、点群を囲む最小面積の凹凸多角形の抽出においては、予め基本形状を設定した凹凸多角形夫々について、点群を囲み且つ最小の面積となる最適な角度を求めなければならない。この最適な配置（角度）の求め方の例を図を用いて説明する。
【００２９】
図３は、点群を囲み、且つ最小の面積となる多角形の配置を決定する方法を示す一例の図である。
【００３０】
図３において、多角形の一つとして矩形（凸多角形）を例として、ＣＰＵ１０は、点群に接触する矩形を少しずつ左に回転させながら、点群全体を含む矩形の面積を計算し、最小となる面積の矩形の配置を決定する。同様に五角形やコの字形等、多角形データ２２に蓄積された他の凹凸多角形に対しても最小面積を計算し、求めた最小面積の値の中で更に最小の多角形を、三次元構造物の外枠形状又は屋上形状とする。
【００３１】
なお、図３においては矩形を左に回転させたが、本発明においてはこの限りではなく、例えば、矩形を右に回転させてもよく、また、多角形を固定した状態にして点群グループを回転させてもよい。
【００３２】
次に、外枠形状又は屋上形状を生成する第二の方法を図を用いて説明する。
【００３３】
図４は、点群データと二次元電子地図の建物形状から三次元構造物の外枠形状、屋上形状を生成する流れ図の一例である。
【００３４】
図４において、ＣＰＵ１０は、上述のＳ２０１と同様に、入力装置４０より実行指示を受けると記憶装置２０内に存在する点群データ２１を読み込む（Ｓ４００）。次に、記憶装置２０から二次元電子地図データ２５を読み込み、二次元電子地図データ２５の建物形状に基づいて、Ｓ４００で取得した点群データのグループ化を行う（Ｓ４０１）。Ｓ４０１にて分割されたグループ内で閾値データ２３内の閾値θ２を用いて、更にグループ化を行う（Ｓ４０２）。次に、ＣＰＵ１０は、グループ化される点群が存在しているかの判定を行う（Ｓ４０３）。グループ化される点群が存在しない場合は（Ｓ４０３にて、ＮＯ）、ＣＰＵ１０は、二次元電子地図データ２５を三次元構造物の外枠形状とし（Ｓ４０７）、三次元構造物の外枠形状、屋上形状を決定する（Ｓ４０４）。また、Ｓ４０３において、少なくとも１つのグループが存在する場合は（Ｓ４０３にて、ＹＥＳ）、ＣＰＵ１０は、点群グループ毎に点群を囲む最小面積の多角形を抽出する（Ｓ４０５）。
【００３５】
ここで、Ｓ４０５において、点群グループを囲む凹凸多角形の面積を計算して最小面積となる多角形を抽出する場合、二次元電子地図データ２５を用いて、点群のグループと同一地点に存在している建物形状の向きを方向ベクトルとして取得し、前記方向ベクトルと、多角形を構成する一つの辺とを合わせることにより、多角形の配置（角度・向き）を限定することができる。したがって、二次元電子地図データ２５を利用することにより、図３を用いて説明したように、多角形を徐々に回転させて最小面積となる配置を決めるための処理を行う必要がなく、処理時間を短縮させることができる。
【００３６】
次に、ＣＰＵ１０は、Ｓ４０５にて選定された点群グループを囲む最小面積の多角形と、二次元電子地図データ２５の建物形状との比較を行い、前記建物形状からはみ出している部分を削除して二次元地図の建物形状に収まるように外枠形状を整形し（Ｓ４０６）、三次元構造物の外枠形状、屋上形状を決定する（Ｓ４０４）。これにより、精度の高い三次元構造物の外枠形状又は屋上形状を生成することができる。
【００３７】
上述の図２及び図４に示した処理を実施することにより、三次元構造物を構成する外枠形状、屋上形状、屋根形状のうち、外枠形状、屋上形状を決定することができる。
【００３８】
次に、屋根形状を自動生成するアルゴリズムについて図を用いて説明する。
【００３９】
図５は、点群グループから三次元構造物の屋根形状を生成する流れ図の一例である。
【００４０】
図５において、ＣＰＵ１０は、Ｓ２０２又はＳ４０２で得られる点群グループを入力し（Ｓ５０１）、前記点群グループを記憶装置２０内に存在する関数データ２４で設定した関数（一次以上の冪級数関数、又は三角関数、指数関数等の初等関数における一次結合関数の内の一つの関数）を用いて、各点の高さｚ（ｚ>０）と関数値の誤差が最小となるような関数形を、最小二乗法により算出する。ここで、冪級数関数とは、同じ数又は文字を、いくつか掛け合わせた級数であり、最小二乗法とは、直線（曲線）とデータ群との誤差の二乗和（つまり誤差の面積）が最小になるように直線（曲線）を求める方法である。
【００４１】
図５において、最小二乗法で決定する関数として、二次の冪級数関数（ｚ＝ａｘ２＋ｂｙ２＋ｃｘｙ＋ｄｘ＋ｅｙ＋ｆ）を例にあげる。この例では、最小二乗法で算出されるのは、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆの６つの係数値である（ｘ，ｙは変数）。
【００４２】
ＣＰＵ１０は、前記冪級数関数による高さｚと点群の高さとの誤差を算出し（Ｓ５０２）、その誤差が閾値データ２３から取得した閾値θ３以下であるかを判定（Ｓ５０３）する。誤差が閾値θ３以下の場合は（Ｓ５０３にて、ＹＥＳ）、屋根形状を決定するステップに入る。屋根形状を決定するステップでは、先に決定した関数における係数値（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ）の関係により、複数の屋根形状の中から屋根形状を決定する。なお、複数の屋根形状は、記憶装置２０内の屋根データ２６に蓄積されている。ここで、屋根形状の名称と形状を示す一例の図を図６に示す。
【００４３】
例えば、図５において、ＣＰＵ１０は、６つの係数のうち、ａ，ｂ，ｃが０に近似しており（Ｓ５０４にて、ＹＥＳ）、更に、ｄ，ｅが０に近似している場合は（Ｓ５０５にて、ＹＥＳ）、「ろく屋根」とし、ｄ，ｅの何れかが０に近似していない場合は（Ｓ５０５にて、ＮＯ）、「片流れ屋根」とする。なお、図５において、「〜」は近似を表し、例えば、'ａ〜０'は、係数ａが０に近似していることを表し、'ａ〜ｂ'は、係数ａと係数ｂの値が近似であることを表す。
【００４４】
更にＳ５０４において、ａ，ｂ，ｃの何れかが０に近似していない場合（Ｓ５０４にて、ＮＯ）、ａがｂに近似していてｃが０に近似している場合は（Ｓ５０６にて、ＹＥＳ）、「ドーム屋根」とする。
【００４５】
更に、ａがｂに近似していないか、又は、ｃが０に近似していない場合は（Ｓ５０６にて、ＮＯ）は、稜線から屋根形状を決定する。つまり、屋根形状決定の際に、切妻屋根、寄棟屋根、及び招き屋根のように屋根に稜線がある（図６参照）場合、ＣＰＵ１０は、点群グループのうち高位にある点（ｚ値の高い点）を抽出し、その点群グループにおいて、関数データ２４内の関数（直線又は曲線）から最小二乗法により稜線を決定し（Ｓ５０７）、抽出した点群と関数の誤差及び関数の係数値を算出し（Ｓ５０８）、前記誤差が閾値データ２３内の閾値θ４以下であるかを判定する（Ｓ５０９）。また、前記係数値を比較することにより、屋根形状を決定する。
【００４６】
ここで、点群グループから稜線が決定されるまでの流れを図７を用いて説明する。
【００４７】
まず、図７（Ａ）に示すような点群グループの点から、図７（Ｂ）に示すように高位にある点のグループを抽出し、最小二乗法を用いて、抽出した高位にある複数の点と、所定の関数からの距離とが最小となるような直線（曲線）を決定し、この直線（曲線）を稜線とする（図７（Ｃ））。
【００４８】
Ｓ５０９において、誤差が閾値θ４以下であった場合（Ｓ５０９にて、ＹＥＳ）、'ｃ２'の値が'４ａｂ'の値に近似しているかを判定し（Ｓ５１０）、近似している場合は（Ｓ５１０にて、ＹＥＳ）、「切妻屋根」とする。また、Ｓ５１０において、'ｃ２'と'４ａｂ'が近似していない場合は（Ｓ５１０にて、ＮＯ）、ｄ，ｅが０に近似している場合に「寄棟屋根」とし（Ｓ５１１にて、ＹＥＳ）、ｄ，ｅの何れかが０に近似していない場合は（Ｓ５１１にて、ＮＯ）、「招き屋根」とする。
【００４９】
また、Ｓ５０９において、誤差が閾値θ４以下でなかった場合（Ｓ５０９にて、ＮＯ）、'ｃ２'の値が'４ａｂ'の値に近似しているかを判定し（Ｓ５１２）、近似している場合は（Ｓ５１２にて、ＹＥＳ）、予め設定された「かまぼこ屋根」又は「腰折屋根」とする。また、Ｓ５１２において、'ｃ２'と'４ａｂ'が近似していない場合は（Ｓ５１２にて、ＮＯ）、又は、Ｓ５０３において、誤差が閾値θ３以下でない場合は（Ｓ５０３にて、ＮＯ）、「その他」として任意に設定される屋根形状とする。これにより、自動的に均質な三次元構造物の屋根形状を生成することができる。なお、図５で示した屋根形状の自動生成アルゴリズムは、上述の限りではなく、使用される関数、係数値の比較内容により種々の決定が可能となる。
【００５０】
上述において、生成された外枠形状、屋上形状及び屋根形状を含む三次元構造物データは出力装置６０に出力され、表示装置５０には、処理結果が出力される。
【００５１】
本発明によれば、高さ情報を持つ三次元座標の点群のみから、或いは点群と二次元電子地図の建物形状を併用することにより、人手によることなく、低コストで自動的に且つ均質な三次元構造物の形状を生成することができる。
【００５２】
なお、本発明におけるプログラムはＣＤ−ＲＯＭ、フロッピーディスク（「フロッピー」は登録商標）等の持ち運び可能な記録媒体に格納することにより任意の端末で実行することができる。
【００５３】
図８は、本発明を利用して生成された三次元構造物の一例の図である。
【００５４】
図８における三次元構造物は、図２を用いて説明した手順に基づいて、建物の外枠形状を決定し、各点群グループに属する点の平均値を高さとすることにより、屋上形状を生成した三次元構造物である。
【００５５】
また、図９は、本発明を利用して生成された三次元構造物の第二の例である。
【００５６】
図９における三次元構造物は、図４及び図５を用いて説明した手順に基づいて、建物の外枠形状、屋上形状、及び屋根形状を決定した三次元構造物である。図９では、屋根形状として切妻屋根が自動的に生成されている。
【００５７】
次に、図１０（Ａ）として、レーザープロファイラにより得られた都内一区画（１平方キロメートル）の点群データを示し、図１０（Ｂ）として、本発明により、図１０（Ａ）の点群から三次元構造物を自動生成した例を示す。この例に示した区域では、約４０００棟の建物が存在しているが、本発明による三次元構造物形状の自動生成方法により、約３０分（Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）ＩＩＩ＝８００ＭＨｚ１台使用）で全三次元構造物を生成することができる。また、三次元構造物の形状の質にばらつきが生じることがなくなる。
【００５８】
したがって、例えば、都内２３区全域に適用した場合、約３００時間程度（１２日程度）の計算時間しか要しないことになる。しかも、本発明は、区域（点群データ領域）毎に独立して実行できるため、計算するコンピュータの台数に応じて計算時間を短縮することが可能であると共に、コンピュータの今後の機能向上を鑑みるとさらなる計算時間の短縮も期待できる。
【００５９】
以上、説明してきたように、本発明によれば、人手によることなく、低コストで自動的に且つ均質な三次元構造物の形状を生成することができる。
【００６０】
なお、本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求した本発明の範囲から逸脱することなく、種々の変形例や実施例が考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本発明における三次元構造物形状の自動生成装置のハードウェア構成例の図である。
【図２】点群データから三次元構造物の外枠形状、屋上形状を生成するアルゴリズムを示す流れ図の一例である。
【図３】点群を囲み、且つ最小面積となる多角形の配置を決定する方法を示す一例の図である。
【図４】点群データと二次元電子地図の建物形状から三次元構造物の外枠、屋上形状を生成する流れ図の一例である。
【図５】点群グループから三次元構造物の屋根形状を生成する流れ図の一例である。
【図６】屋根形状の名称と形状を示す一例の図である。
【図７】点群グループから稜線が決定されるまでの流れを示す一例の図である。
【図８】本発明を利用して生成された三次元構造物の一例の図である。
【図９】本発明を利用して生成された三次元構造物の第二の例の図である。
【図１０】レーザープロファイラにより得られた都内一区画（１平方キロメートル）の点群データと、点群から三次元構造物を自動生成した一例の図である（図１０（Ａ），（Ｂ））。
【符号の説明】
【００６２】
１０  主制御部
２０  記憶装置
２１  点群データ
２２  多角形データ
２３  閾値データ
２４  関数データ
２５  二次元電子地図データ
２６  屋根データ
３０  入出力制御部
４０  入力装置
５０  表示装置
６０  出力装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
2006286019.tif 000005
【図４】
2006286019.tif 000006
【図５】
2006286019.tif 000007
【図６】
2006286019.tif 000008
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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